神经网络技术及应用

1、 实验四Matlab 神经网络以及应用于汽油辛烷值预测 一、实验目的 1. 掌握 MATLAB创建 BP 神经网络并应用于拟合非线性函数 2. 掌握 MATLAB创建 REF神经网络并应用于拟合非线性函数 3. 掌握 MATLAB创建 BP 神经网络和 REF神经网络解决实际问题 4. 了解 MATLAB神经网络并行运算 二、实验原理 2.1神经网络 2.1.1 BP神经网络概述 神经网。

2、 企 业 经 营 和 发 展 需 求 的 一 种 新 型 网 络 , 近 年 来 已 得 到 迅 速 发 展 。
全 书 共 分 为 五 篇 : Int ranet 导 论 、 Int ranet 联 网 技 术 、 In tranet 信 息 服 务 、 Int ranet 安 全 以 及 Intranet 应 用 实 例 。
作 者 从 时 代 发 展 的 潮 流 , 论 述 了 智 能 联 网 年 代 的 形 成 及 其 技 术 革 命 ; 从 Int ranet 网 络 策 略 , 阐 述 了Int ranet 的 创 建 及 其 应 用 ; 重 点 讲 述 的 Int ranet 联网 技 术 包 括 局 域 网 技 术 、 公 共 通 信 网 、 网 络 操 作 系 统 、 UNIX 平 台 及 Windows NT 平 台 的 TCP/ IP 联 网 技 术 , 以 及 网 络 计 算 环 境 ; 在 Int ranet 信 息 服 务 方 面 重 点 讲 述 了 环 球 信 息 网 WWW 的 基 本 概 念 、 服 务 及 管 理 , 并 简 要 介 绍 了 F TP 。

3、所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。
为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。
控制理论专家 Austrom（1991）在 IFAC 大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。
通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。
而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点。
模糊逻辑与神经网络的融合模糊神经网络由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，避免了两者的缺点，已成为当今智能控制研究的热点之一了。
1 模糊神经网络的提出模糊集理论由美国著名控制论专家 L.A.Zadeh 于 1965 年创立 1974 年，英国著名学者 E.H.Mamdani 将模糊逻辑和模糊语言用于工业控制，提出了模糊控制论。
至今，模糊控制已成功应用在被控对象缺乏精确数学描述及系统时滞、非线性严重的场合。
人工神经网络理论萌芽于上世纪 40 年代并于 80 年代中后期重掀热潮，其基本思想是从仿生学的角度对人脑的神经系统进行功能化模拟。
人工神经网络可。

4、泛的应用，尤其是在智能系统中的非线性建模及其控制器的设计、模式分类与模式识别、联想记忆和优化计算等方面更是得到人们的极大关注。
1991 年 7 月在美国召开了第一届神经网络在电力系统中应用的国际学术会议，使得神经网络在电力系统中的应用得到了世界范围的广泛关注。
目前就电力系统而言，人工神经网络已经应用到发电、输电、配电和用电的各个方面。
1 人工神经网络原理和技术特点人工神经网络(ANN)是二十世纪 80 年代中期世界范围内迅速发展的一个前沿研究领域，是一门高度综合的交叉学科，它的研究和发展涉及神经生理科学、数理科学、信息科学和计算机科学等众多领域。
人工神经网络是模拟人脑组织结构和人类认知过程的信息处理系统。
它由人工模拟的大量简单的神经元以一定的方式连接而成，单个人工神经元实现输入到输出的非线性关系，它们之间的连接组合使得人工神经网络具有复杂的非线性特性。
人工神经网络具有很强的自组织、自学习能力。
它通 joes 现场大量的标准样本学习与训练，自动调整各神经元之间的连接权和阀值，使获取的知识隐式分布在整个网络上，并实现人工神经网络的模式记忆。
和其他信息处理方法相比，人工神经网络具有诸多优点：。

5、hattacharyyaTai-hoon KimComputer Science and Engineering Department Heritage Institute of Technology Kolkata, India basu.jayantayahoo.co.in Multimedia Engineering Department Hannam University Daejeon, Korea debnathsersc.com, taihoonnempal.com摘要在众多传统的模式识别中，关于统计法的研究最深入，并且已经在实践中应用。
近年来，结合人工智能神经网络技术的模式识别引起了人们重大的关注。
该识别系统的设计需注意以下问题：模式类、传感环境、模式表示、特征提取和选择；聚类分析、分类器的设计和学习、选择、训练和测试样本、绩效评估。
尽管已经对该领域研究了近乎 50 年，但是对复杂多向性的模式的识别，定位以及规模的设定等普遍问题仍没有较好的解决方法。
新兴的技术，如数据挖掘（指从资料中发掘资讯或知识） ，网络搜索， 多媒体数据，人脸识别，andcursive 手写识。

6、Intelligent Signal Processing，2003 IEEE International Symposiums on ，2003，9 ：99-105 黄飞，孔庆霞基于改进的 BP 神经网络齿轮箱故障诊断方法的研究J。
科学信息，2008（24）：43-46。

7、网络结构和学习算法，最后介绍了模糊神经网络的工业应用。
关键词：模糊逻辑；神经网络；综述1. 引言系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐矛盾为此，通过模拟人类学习和自适应能力，人们提出了智能控制的思想。
控制理论专家 Austrom 在 IFAC大会上指出：模糊逻辑控制、神经网络与专家控制是三种典型的智能控制方法。
通常专家系统建立在专家经验上，并非建立在工业过程所产生的操作数据上，且一般复杂系统所具有的不精确性、不确定性就算领域专家也很难把握，这使建立专家系统非常困难。
而模糊逻辑和神经网络作为两种典型的智能控制方法，各有优缺点* 模糊逻辑与神经网络的融合模糊神经网（Fuzzy Neural Network）由于吸取了模糊逻辑和神经网络的优点，部分避免了两者的缺点，已经成为当今智能控制研究的热点之一。
2. 模糊神经网络的提出模糊逻辑（FL） 、神经网络理论（NN） 、遗传算法（GA） 、随机推理（PR） ，以及置信网络、混沌理论和部分学习理论相融合，形成了一种协作体，这种融合并非毫无规律地将模糊逻辑、神经网络和遗传算法等进行拼凑，而是通过各种方法解决本领域的问题并相互取长补短，从而形。

8、 学 的 方 法 是 一 种 有 效 可 行 的 方 法 , 人 类 在 向 鸟 类 学 习 飞 翔 时 , 不 是 机 械 地 模 仿 鸟 类 展 翅 飞 翔 的 方 法 , 而 是 根 据 鸟 类 展 翅 在 飞 翔 中 能 获 得 上 浮 力 的 基 本 原 理 , 制 造 出 比 鸟 类 飞 得 更 高 的 飞 机 , 并 在 飞 机 的 发 展 过 程 中 , 使 飞 机 的 某 些 性 能 , 如 飞 行 高 度 、 航 程 和 全 天 候 能 力 等 大 大 提 高 , 远 非 原 来 的 学 习 对 象 鸟 类 所 能 达 到 。
然 而 , 从 全 面 来 比 较 , 鸟 类 在 视 觉 、 听 觉 和 飞 翔 的 起 落 自 如 等 方 面 , 则 比 飞 机 要 高 超 的 多 。
我 们 把 存 在 于 脑 中 的 实 际 神 经 网 络 叫 做 生 物 神 经 网 络 ( Biological Neur al N etwor ks , 简 称 BN 2 ) , 而 把 向 生 命 学 习 , 用 电 子 方 法 、 光 学 方 法 或 其 他 生 物 物。